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隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與數(shù)據(jù)庫技術(shù)的迅速發(fā)展,人們所積累的數(shù)據(jù)越來越多,這些數(shù)據(jù)的背后隱藏著許多有用的信息和知識,這些信息和知識得到了廣泛的引用,比如金融投資、政府決策、生產(chǎn)控制、市場分析、醫(yī)療保險(xiǎn)和科學(xué)研究等領(lǐng)域。如今的社會,競爭很激烈,擁有獲取隱藏在數(shù)據(jù)背后的有用知識,并利用它們的能力變得越來越重要。


數(shù)據(jù)挖據(jù)(Data Mining)就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的迅速發(fā)展以及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用,人們積累的數(shù)據(jù)越來越多。激增的數(shù)據(jù)背后隱藏著許多重要的信息,人們希望能夠?qū)ζ溥M(jìn)行更高層次的分析,以便更好地利用這些數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫對數(shù)據(jù)的處理功能包括:數(shù)據(jù)的增刪改、數(shù)據(jù)的查詢和統(tǒng)計(jì)等,無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系和規(guī)則,也無法根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預(yù)測未來的發(fā)展趨勢。而數(shù)據(jù)挖掘的提出正是為了解決這樣的問題。


數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從一開始就是面向應(yīng)用的。數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛,比如金融〔風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測〕、零售〔顧客行為分析〕、體育、電信、氣象、電子商務(wù)等等。數(shù)據(jù)挖掘的研究幾乎和它的應(yīng)用同步進(jìn)行。早在80年代初期,就有一些簡單的工具問世。目前,數(shù)據(jù)挖掘已成為一個炙手可熱的行業(yè),數(shù)據(jù)挖掘工具可以分為兩類:通用挖掘工具和特定領(lǐng)域的挖掘工具。


NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺針對大數(shù)據(jù)內(nèi)容采編挖搜的綜合需求,融合了網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的新研究成果,先后歷時(shí)十八年,服務(wù)了全球四十萬家機(jī)構(gòu)用戶,是大數(shù)據(jù)時(shí)代語義智能分析的一大利器。


NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能挖掘平臺,針對大數(shù)據(jù)內(nèi)容處理的需要,融合了網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)采集、自然語言理解、文本挖掘和網(wǎng)絡(luò)搜索的技術(shù),提供了客戶端工具、云服務(wù)、二次開發(fā)接口。開發(fā)平臺由多個中間件組成,各個中間件API可以無縫地融合到客戶的各類復(fù)雜應(yīng)用系統(tǒng)之中,可兼容Windows,Linux,Android,Maemo5, FreeBSD等不同操作系統(tǒng)平臺,可以供Java,C,C#等各類開發(fā)語言使用。


NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能挖掘平臺的十三大功能:精準(zhǔn)采集、文檔抽取、新詞發(fā)現(xiàn)、批量分詞、語言統(tǒng)計(jì)、文本聚類、文本分類、摘要實(shí)體、智能過濾、情感分析、文檔去重、全文檢索與編碼轉(zhuǎn)換。


你可以是高校老師與學(xué)生,用之于報(bào)告、論文等各種文本的處理;


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